Integração de imagens multitemporais e multissensores para mapeamento de café com google earth engine
DOI :
https://doi.org/10.5418/ra2025.v21i44.19756Mots-clés :
café, GEE, Landsat 8, Sentinel-2, Sentinel-1Résumé
Esta pesquisa investigou a integração de imagens dos satélites Landsat 8 (L8), Sentinel-2 (S2) e Sentinel-1 (S1) com os índices de vegetação (NDVI, EVI, SAVI e NDWI). Foram comparadas duas áreas de estudo: a região Média Mogiana e o município de Espirito Santo do Pinhal, ambos localizados no estado de São Paulo. A característica bienal de produção do café foi adotada para a definição de ciclos de análise (de 2017 a 2023). A seleção das imagens, criação dos índices, classificação (Random Forest) e a verificação da acurácia foram realizados na plataforma de processamento em nuvem Google Earth Engine. Os resultados evidenciaram a relevância da integração de imagens multitemporais e multissensores para as classificações de uso e ocupação da terra, com acurácia global de 90,2% e, para mapeamentos de café, com acurácia do produtor de 91%, indicando poucas omissões de áreas de plantios desse cultivo.
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